在数字券商迅速下沉的今天，巴西的股民结构不再是“圣保罗精英”的代名词。越来越多的中部、东北部、南部城市居民也开始打开证券App、认购ETF、参与打新。地域维度+兴趣偏好，正成为识别巴西高潜投资用户的两把钥匙。
如果你希望进入巴西市场做投教产品、数字理财平台、券商服务或B2C资产配置类服务，仅靠“开户量最多的城市”去判断人群价值是远远不够的。
数据海洋基于成品证券账户数据和标签行为模型，将地域+兴趣的差异拉出来讲透。
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一、不是所有城市的开户用户都值得你去触达
从数据海洋长期沉淀的交付数据来看，巴西不同城市的投资用户行为和可转化价值差异极大。
✅ 圣保罗（São Paulo）
l 开户量最大、日活最高
l 偏好蓝筹股、ETF、组合管理工具
l 消息敏感度强，平台体验要求高
l 容易转化为高频用户，但竞争激烈
✅ 里约热内卢（Rio de Janeiro）
l 活跃用户集中在30~45岁男性
l 偏好能源、银行股和高分红资产
l 相对更易被价格波动驱动决策
✅ 米纳斯吉拉斯（Minas Gerais）
l 用户更倾向长期投资，持仓时间更长
l ETF+定投组合受欢迎
l 更关注平台是否提供“稳健性”内容而非快节奏交易信号
✅ 巴西利亚 & 戈亚斯
l 新用户增速高，但操作频次低
l 偏重手机App端使用，教育型内容响应好
l 更倾向“跟着走”的操作模式（易种草）
这说明：你不应该只看开户总量，而应看“区域用户的操作行为与资产路径”。
二、兴趣偏好决定投资路线，也决定了品牌互动方式
数据海洋在成品数据中打上多个兴趣标签（基于内容访问、课程参与、社群订阅等行为），发现了以下特征：
�� 成长股偏好者
l 年龄 25~35 岁，集中于数字平台开户
l 偏好新兴行业、科技、能源转型领域
l 阅读类内容点击高，视频类兴趣一般
l 通常更关注资产涨幅而非长期收益率
�� 分红策略追求者
l 年龄 35~50 岁，有家庭责任或固定支出需求
l 重点关注银行股、电信、保险等稳定领域
l 更容易被“收益对比”“稳定收益率”所吸引
l 对投顾信任度高，适合建立长期客户关系
�� 组合优化型投资者
l 年龄跨度大，从学生到企业主都有
l 喜欢玩策略模拟、配置工具、定投器
l 会定期清理账户、切换平台，有迁移潜力
l 容易被“体验好、服务快”的平台吸引
品牌如果不知道用户兴趣，投放方式就容易走偏。例如你将“高风险短线策略内容”投给长期ETF配置人，转化率一定低。
三、行为数据如何映射“兴趣+地域”的组合价值？
数据海洋通过交叉维度标签构建出一种更细颗粒度的用户判定方式：
举例：
✅ 来自圣保罗 + 行为偏好“高频交易” + 内容浏览集中在科技&新股
→ 适合推送高频提醒型产品 + 新股资讯订阅 + 低延迟下单系统试用
✅ 来自米纳斯吉拉斯 + 偏好分红型资产 + 内容集中在理财课程
→ 更适合投放月度投教订阅、养老金规划服务、低波产品测评
这种方式能够帮助品牌构建更立体的“投放人群”，而不是传统那种粗暴地“按城市投”。
四、数据海洋可交付内容有哪些？如何支持企业使用？
✅ 成品数据包
l 提供按城市/州+行为模型打包的真实证券账户数据
l 每个账号包含注册信息+近30天行为+兴趣标签+设备模型
l 支持用于私域导入、广告投放、系统测试、产品冷启动等场景
✅ 代筛服务
l 提交手机号池/潜在人群库，由数据海洋识别哪些为真实活跃证券账户
l 并返回该人群的“地域+兴趣”标签组合结构，协助投放分层
l 节省前期80%的无效尝试成本
✅ 分层标签结构
l 每个用户附带标签如：ETF偏好 / 高频交易 / 分红关注 / 新股监控 / 理财课程参与 / 内容访问偏好
l 可导入CRM系统或用于搭建行为模型
五、品牌如何使用这些组合标签？
l 金融内容平台 → 用来分发内容素材：谁看图文、谁点视频、谁容易加社群
l 券商/交易平台 → 用于功能设计测试：高频人群是否使用条件单？低频用户是否需要资产提醒？
l 投教产品 → 按城市&兴趣组合邀请讲座、赠送课程、推广月订阅
l 跨境服务商 → 判断哪些地区的用户更容易对“国际资产配置”类产品产生兴趣（如美股、港股、REITs）
六、结语：用户画像不是冷冰冰的数据，而是有行为的“人群面孔”
在巴西市场，股民越来越多，越来越广，越来越不一样。同一个开户流程，背后的人，行为却大相径庭。
数据海洋交付的不只是账号，而是一套“活跃+地域+兴趣”三维识别体系，
帮你从一开始，就只接触更像你目标客户的投资者。
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